Nghiên cứu giải pháp điều khiển bám quỹ đạo tàu thủy có ràng buộc tín hiệu và bất định hàm ở đầu vào

 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM 
NGUYỄN HỮU QUYỀN 
NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ 
ĐẠO TÀU THỦY CÓ RÀNG BUỘC TÍN HIỆU VÀ BẤT 
ĐỊNH HÀM Ở ĐẦU VÀO 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
HẢI PHÕNG - 2019 
 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT NAM 
NGUYỄN HỮU QUYỀN 
NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ 
ĐẠO TÀU THỦY CÓ RÀNG BUỘC TÍN HIỆU VÀ BẤT 
ĐỊNH HÀM Ở ĐẦU VÀO 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT 
NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA 
MÃ SỐ: 9520216 
CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA 
Người hướng dẫn khoa học 1: PGS.TS Trần Anh Dũng 
HẢI PHÒNG - 2019 
 i 
LỜI CAM ĐOAN 
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi dưới sự 
hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn và các nhà khoa học. Các tài liệu tham khảo 
đã được trích dẫn đầy đủ. Kết quả nghiên cứu là trung thực và chưa từng được ai 
công bố trên bất cứ một công trình nào khác. 
Hải Phòng, ngày 8 tháng 12 năm 2019 
 Giáo viên hướng dẫn Tác giả 
 PGS.TS Trần Anh Dũng Nguyễn Hữu Quyền 
 ii 
LỜI CẢM ƠN 
Trong quá trình làm luận án, tôi đã nhận được nhiều góp ý về chuyên môn 
cũng như sự ủng hộ giúp đỡ của giáo viên hướng dẫn, của các nhà khoa học, của 
các đồng nghiệp. Tôi xin được gửi tới họ lời cảm ơn sâu sắc. 
Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn đến giáo viên hướng dẫn đã trực tiếp hướng dẫn 
tôi trong suốt thời gian qua. 
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học, Khoa Điện - Điện tử, 
Viện đào tạo sau đại học, trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã tạo điều kiện 
thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện luận án. 
Cuối cùng là lời cảm ơn sự ủng hộ, động viên khích lệ to lớn của gia đình 
để tôi hoàn thành nhiệm vụ học tập. 
Hải Phòng, Ngày 8 tháng 12 năm 2019 
 Tác giả luận án 
 Nguyễn Hữu Quyền 
 iii 
MỤC LỤC 
MỞ ĐẦU 1 
1. Tính cấp thiết của đề tài 1 
2. Mục đích và nhiệm vụ của đề tài 2 
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án 3 
4. Phương pháp nghiên cứu 3 
5. Ý nghĩa lý luận và thực tiễn 4 
6. Bố cục của luận án 4 
CHƢƠNG 1 MÔ HÌNH TOÁN VÀ TỔNG QUAN BÀI TOÁN ĐIỀU 
KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG TÀU THỦY 6 
1.1 Mô hình toán mô tả chuyển động tàu thủy 6 
1.1.1 Mô tả chuyển động tàu thủy trong hệ quy chiếu 6 
1.1.2 Các hệ quy chiếu 7 
1.1.3 Mô hình toán mô tả chuyển động tàu thuỷ 6 bậc tự do 9 
1.1.3.1 Mối quan hệ giữa vị trí, hướng và vận tốc của chuyển 
động tàu thủy 9 
1.1.3.2 Phương trình mô tả động lực học tàu thủy 10 
1.1.3.3 Mô hình toán tàu thuỷ 6 bậc tự do 12 
1.1.4 Mô hình toán mô tả chuyển động tàu thủy ba bậc tự do (xét trong mặt 
phẳng ngang). 13 
1.1.5 Mô hình toán mô tả chuyển động tàu thủy ba bậc tự do thiếu cơ cấu 
chấp hành trên mặt phẳng ngang 17 
1.1.5.1 Mô hình toán mô tả chuyển động tàu thủy ba bậc tự do 
thiếu cơ cấu chấp hành trên mặt phẳng ngang dạng mô 
hình xác định. 20 
1.1.5.2 Mô hình toán bất định mô tả chuyển động tàu thủy ba bậc 
tự do thiếu cơ cấu chấp hành trên mặt phẳng ngang 21 
1.2 Tổng quan các nghiên cứu về điều khiển chuyển động tàu thủy 23 
1.2.1 Tình hình nghiên cứu trong nước 23 
1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 24 
1.2.2.1 Tổng quan điều khiển chuyển động tàu thủy đủ cơ cấu 
chấp hành 24 
 iv 
1.2.2.2 Tổng quan điều khiển chuyển động tàu thủy thiếu cơ cấu 
chấp hành 25 
1.3 Hướng nghiên cứu của luận án 31 
1.3.1 Vấn đề đặt ra trong luận án 31 
1.3.2 Ý nghĩa vấn đề ràng buộc tín hiệu điều khiển 32 
1.4 Kết luận chương 1 32 
CHƢƠNG 2 ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG TÀU THỦY BÁM QUỸ 
ĐẠO ĐẶT VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CÓ RÀNG BUỘC TÍN 
HIỆU ĐIỀU KHIỂN KHI MÔ HÌNH TÀU XÁC ĐỊNH 33 
2.1 Nguyên lý điều khiển dự báo 34 
2.1.1 Cấu trúc bộ điều khiển dự báo 34 
2.1.1.1 Khối mô hình dự báo 35 
2.1.1.2 Khối hàm mục tiêu 36 
2.1.1.3 Khối tối ưu hóa 36 
2.1.1.4 Nguyên lý trượt dọc trên trục thời gian 37 
2.1.2 Điều khiển dự báo hệ tuyến tính phản hồi trạng thái 38 
2.1.3 Giải pháp điều khiển dự báo hệ song tuyến trên cơ sở tuyến tính hóa 
từng đoạn mô hình phi tuyến dọc theo trục thời gian 39 
2.1.4 Một số giải pháp nâng cao chất lượng bộ điều khiển dự báo 43 
2.1.4.1 Nâng cao tốc độ hội tụ của sai lệch bám nhờ hiệu chỉnh 
tín hiệu đặt theo nguyên lý học lặp (Iterative Learning) 43 
2.1.4.2 Lọc nhiễu và chuyển phản hồi trạng thái thành phản hồi 
đầu ra nhờ bộ quan sát Kalman 44 
2.2 Các phương pháp tối ưu hóa có ràng buộc 46 
2.2.1 Những phương pháp tối ưu hóa có ràng buộc thường sử dụng 46 
2.2.1.1 Phương pháp tối ưu hóa truyền thống 46 
2.2.1.2 Phương pháp tối ưu tiến hóa 47 
2.2.2 Giải pháp điều khiển tối ưu hóa có ràng buộc với bộ điều khiển 
MPC 47 
2.3 Thiết kế bộ điều khiển MPC điều khiển chuyển động tàu bám quỹ 
đạo đặt, có ràng buộc tín hiệu điều khiển khi mô hình tàu xác định 48 
 v 
2.3.1 Thiết kế bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái điều khiển tàu 
chuyển động bám quỹ đạo đặt khi mô hình tàu xác định 49 
2.3.1.1 Mô hình dự báo trên cơ sở tuyến tính hóa từng đoạn mô 
hình dọc trục thời gian 50 
2.3.1.2 Xây dựng khối hàm mục tiêu của bộ điều khiển MPC 51 
2.3.1.3 Xây dựng khối tối ưu hóa của bộ điều khiển 52 
2.3.1.4 Thuật toán bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái 53 
2.3.1.5 Mô phỏng bộ điều khiển MPC-S 55 
2.3.2 Thiết kế bộ điều khiển dự báo phản hồi đầu ra theo nguyên lý tách 
để điều khiển chuyển động tàu bám quỹ đạo đặt khi mô hình tàu xác 
định 62 
2.3.2.1 Xây dựng bộ quan sát trực tiếp trạng thái từ mô hình liên 
tục 63 
2.3.2.2 Xây dựng bộ quan sát trạng thái và lọc nhiễu nhờ bộ lọc 
Kalman mở rộng (EKF) 68 
2.3.2.3 Thuật toán điều khiển dự báo phản hồi đầu ra với bộ 
QSTT 72 
2.3.2.4 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển dự báo phản hồi đầu ra 
MPC-O 74 
2.4 Chứng minh tính ổn định hệ điều khiển dự báo đề xuất 81 
2.5 Kết luận chương 2 85 
CHƢƠNG 3 ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG TÀU THỦY BÁM QUỸ 
ĐẠO ĐẶT VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO KHI MÔ HÌNH TÀU 
CÓ CHỨA THÀNH PHẦN BẤT ĐỊNH 86 
3.1 Cấu trúc mô hình bù thành phần bất định 86 
3.2 Giải pháp bù thành phần bất định 89 
3.2.1 Bù thành phần bất định 89 
3.2.2 Mô phỏng bộ ước lượng bù bất định 91 
3.2.2.1 Mô phỏng kiểm chứng bộ ước lượng với tín hiệu bất định 
dạng hàm bất định tác động từ bên ngoài 92 
3.2.2.2 Mô phỏng kiểm chứng bộ ước lượng với tín hiệu bất định 
sinh ra từ mô hình đối tượng 93 
 vi 
3.2.2.3 Đánh giá bộ ước lượng bù bất định 95 
3.3 Thiết kế bộ điều khiển dự báo điều khiển chuyển động tàu thủy bám 
quỹ đạo đặt khi mô hình có bất định hàm ở đầu vào 95 
3.3.1 Thiết kế bộ điều khiển dự báo bù bất định phản hồi trạng thái 95 
3.3.1.1 Thuật toán điều khiển dự báo bù bất định phản hồi trạng 
thái 95 
3.3.1.2 Cài đặt bộ điều khiển dự báo bù bất định phản hồi trạng 
thái DMPC-S 98 
3.3.1.3 Kết quả mô phỏng, đánh giá chất lượng bộ điều khiển 
DMPC-S 99 
3.3.2 Thiết kế bộ điều khiển dự báo bù bất định phản hồi đầu ra 104 
3.3.2.1 Thuật toán điều khiển dự báo bù bất định phản hồi đầu ra 104 
3.3.2.2 Mô phỏng bộ điều khiển dự báo bù bất định phản hồi đầu 
ra DMPC-O 107 
3.3.2.3 Kết quả mô phỏng, đánh giá chất lượng bộ điều khiển 
DMPC-O 108 
3.4 Kết luận chương 3 115 
3.4.1 Những vấn đề đã thực hiện được 115 
3.4.2 Các vấn đề còn tồn tại 115 
CHƢƠNG 4 XÂY DỰNG MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM, KIỂM CHỨNG, 
ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐÃ ĐỀ XUẤT 116 
4.1 Phương pháp kiểm nghiệm bộ điều khiển chạy trên nền thời gian 
thực (Real time) 116 
4.2 Xây dựng mô hình thực nghiệm, kiểm chứng bộ điều khiển MPC đề 
xuất theo phương pháp HIL (Hardware In the Loop) 117 
4.2.1 Cấu trúc mô hình thực nghiệm HIL với bộ điều khiển MPC 117 
4.2.2 Thư viện mô phỏng thiết bị hàng hải MSS-GNC Toolbox 119 
4.2.3 Card ghép nối Arduino Due R3, thư viện Arduino Libarary I/O 120 
4.2.4 Ghép nối mô hình thực nghiệm HIL, cài đặt thông số với bộ điều 
khiển MPC đề xuất 122 
4.2.4.1 Mô hình tàu, mô hình nhiễu bất định và tham số cài đặt 122 
4.2.4.2 Xây dựng, cài đặt mô hình nhiễu đo 123 
 vii 
4.2.4.3 Ghép nối, cài đặt mô hình bộ đo tín hiệu quỹ đạo, hướng 
tàu bằng GPS - Gyrocompass 123 
4.2.4.4 Ghép nối, cài đặt Card Arduino Due R3 Atemega16u2 và 
chuyển đổi tín hiệu NMEA0183 124 
4.2.4.5 Mô hình bộ điều khiển MPC cài đặt trên máy tính 1 (PC1) 124 
4.2.4.6 Hình ảnh mô hình vật lý thực nghiệm HIL với bộ điều 
khiển MPC đề xuất 126 
4.3 Kết quả thực nghiệm, kiểm chứng bộ điều khiển MPC đề xuất 127 
4.4 Kết luận chương 4 132 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 133 
Những vấn đề đã được giải quyết 133 
Những vấn đề còn tồn tại 133 
CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 134 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 136 
PHỤ LỤC 
 viii 
CÁC KÝ HIỆU ĐƢỢC SỬ DỤNG 
Ký hiệu Ý nghĩa toán học/vật lý 
 Tu v p q r  
Véc-tơ tổng quát của vận tốc dài và vận tốc góc trong hệ 
tọa độ gắn với thân tàu (b-frame) 
u Tốc độ trượt dọc của tàu 
v Tốc độ trượt ngang của tàu 
 Tốc độ trượt đứng của tàu 
p Tốc độ lắc ngang của tàu 
q Tốc độ lắc dọc của tàu 
r Tốc độ quay trở của tàu 
( )C  Ma trận Coriolis và hướng tâm của phương tiện Hàng hải 
( )AC  
Ma trận Coriolis và lực hướng tâm thủy động lực học 
khối lượng nước kèm 
RBC Ma trận Coriolis và lực hướng tâm của vật rắn 
D Ma trận suy giảm thủy động lực học tuyến tính 
( )nD  Ma trận suy giảm thủy động lực học phi tuyến 
( )D  Ma trận suy giảm thủy động lực học 
 Tx y z    Véc-tơ vị trí và hướng trong hệ tọa độ trái đất (e–frame) 
x Tọa tàu theo hướng dọc trục x 
y Tọa tàu theo hướng ngang trục y 
z Tọa tàu theo hướng thẳng đứng trục z 
 Góc lắc ngang của tàu 
 Góc lắc dọc của tàu 
 Góc hướng đi của tàu 
 d d dd x y  
Quỹ đạo véc-tơ vị trí và hướng đặt trong hệ tọa độ trái 
đất (e-frame) 
 d d dd u v r Quỹ đạo vector vận tốc dài và tốc độ quay trở 
g( ) Véc-tơ lực đẩy và lực trọng trường 
 ix 
1 2
( )J  Ma trận quay chuyển đổi vận tốc dài 
2 2
( )J  Ma trận quay chuyển đổi vận tốc góc 
( )J  Ma trận quay chuyển đổi vận tốc dài và vận tốc góc 
m Khối lượng của vật rắn 
AM Ma trận quán tính hệ thống của khối lượng nước kèm 
RBM Ma trận quán tính hệ thống vật rắn 
 1 2
T
   
Lực và mô-men tác động lên thân tàu trong hệ tọa độ gắn 
thân tàu (b-frame) 
 1 XY Z
T
 Lực tác động lên thân tàu trong hệ tọa độ (b-frame) 
 2 K M N
T
 Mô men tác động lên thân tàu trong hệ tọa độ (b-frame) 
 Góc quay của bánh lái (góc bẻ lái) 
H Lực và mô-men thủy động lực học 
w 
Lực và mô-men do nhiễu tác động bên ngoài (sóng, gió, 
dòng chảy,) 
rd 
Lực và mômen tạo ra do tác động của bánh lái chính sau 
lái, bánh lái phụ trợ (Fin), 
P Lực và mô-men tạo ra do tác động của cơ cấu đẩy 
u Lực gây ra cho tàu trượt dọc theo hướng theo trục x 
v Lực gây ra cho tàu trượt ngang hướng theo trục y 
r Mô-men quay trở tạo ra sự thay đổi hướng đi của tàu 
F Ma trận phân bổ lực 
( , )  
Các véc-tơ lực và mô-men các thành phần bất định của 
mô hình tàu và nhiễu loạn từ môi trường bên ngoài 
d
Tín hiệu ước lượng bất định 
xe , ye Sai lệch bám trục x , trục y 
hde Sai lệch bám hướng đi 
, ,u v re e e Sai lệch bám tốc độ trượt dọc, trượt ngang, quay trở 
 x 
BẢNG KÝ HIỆU VIẾT TẮT 
Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt 
DOF Degree Of Freedom Bậc tự do 
RHC Receding Horizon Control 
Bộ điều khiển trượt dọc theo trục 
thời gian 
RBF Radial Basis Function Hàm hướng tâm 
DP Dynamic Position Hệ thống ổn định động 
GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu 
ASV 
Autonomous Surface 
Vessel 
Tàu nổi tự hành 
ILC Iterative Learning Control Điều khiển học lặp 
BODY 
Body–fixed reference frame 
Khung tọa độ quy chiếu gắn với 
thân tàu 
CG Center of gravity Tọa độ trọng tâm tàu 
SNAME 
Society of Naval Architects 
and Marine Engineers 
Hiệp hội kiến trúc hải quân và 
hàng hải 
DSC Dynamic Surface Control Điều khiển bề mặt động 
SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt 
DWC Dynamic Window Control Điều khiển cửa sổ động 
LTI Linear Time Invariant Hệ tuyến tính tham số hằng 
SQP 
Sequential Quadratic 
Programming 
Tối ưu toàn phương 
GA Genetic Algorithm Thuật giải di truyền 
PSO 
Particle Swarm 
Optimization 
Tối ưu bầy đàn 
MPC Model Predictive Control Điều khiển dự báo theo mô hình 
MPC-S 
Model Predictive Control - 
State 
Điều khiển dự báo phản hồi 
trạng thái cho hệ tiền định 
MPC-O 
Model Predictive Control - 
Output 
Điều khiển dự báo phản hồi đầu 
ra cho hệ ngẫu nhiên 
 xi 
DMPC-S 
Disturbance Model 
Predictive Control – State 
Điều khiển dự báo phản hồi 
trạng thái cho hệ bất định 
DMPC-O 
Disturbance Model 
Predictive Control – Output 
Điều khiển dự báo phản hồi đầu 
ra cho hệ ngẫu nhiên, bất định 
EKF Extended Kalman Filter Thuật toán lọc Kalman mở rộng 
QSTT 
Quan sát trạng thái trực tiếp từ 
mô hình liên tục 
MSS-GNC- 
Toolbox 
Marine System Simulator – 
Guidance Navigation 
Control –Toolbox 
Hệ thống mô phỏng điều khiển, 
dẫn đường trong lĩnh vực Hàng 
hải 
HIL Hardware In the Loop 
Thực nghiệm trên nền thời gian 
thực 
NMEA 
National Marine 
Electronics Association 
Hiệp hội điện tử Hàng hải Quốc 
tế 
 xii 
DANH MỤC BẢNG 
Bảng 1-1 Thành phần chuyển động và tham số động học của tàu thủy [28] ........ 7 
DANH MỤC HÌNH VẼ 
Hình 1.1 Mô tả trạng thái chuyển động tàu thủy [23] ....................................... 7 
Hình 1.2 Các khung tọa độ quy chiếu [23]. ...................................................... 8 
Hình 1.3 Mô tả động lực học tàu thủy trong khung tọa độ quy chiếu quán tính 
gắn với trái đất và khung tọa độ gắn thân tàu [23] ......................................... 10 
Hình 1.4 Mô tả thành phần chuyển động, các thông số động học của chuyển 
động tàu thủy trong mặt phẳng ngang [23]. .................................................... 14 
Hình 2.1 Cấu trúc và nguyên lý làm việc của hệ điều khiển dự báo [5]. ........ 34 
Hình 2.2 Nguyên lý trượt dọc trên trục thời gian của bộ điều khiển dự báo. . 38 
Hình 2.3 Tuyến tính hóa từng đoạn mô hình song tuyến dọc trục thời gian. . 42 
Hình 2.4 Ý nghĩa hiệu chỉnh tín hiệu đặt cho bộ điều khiển dự báo [5]. ........ 44 
Hình 2.5 Thuật toán điều khiển dự báo phản hồi trạng thái (MPC-S), điều 
khiển chuyển động tàu thủy bám quỹ đạo đặt. ................................................ 55 
Hình 2.6 Quỹ đạo đặt kiểm chứng chất lượng bộ điều khiển. ........................ 56 
Hình 2.7 Kết quả mô phỏng, kiểm chứng chất lượng bộ điều khiển MPC-S với 
quỹ đạo hình tròn ............................................................................................ 59 
Hình 2.8 Kết quả mô phỏng, kiểm chứng chất lượng bộ điều khiển MPC–S 
với quỹ đạo hình sin ........................................................................................ 61 
Hình 2.9 Cấu trúc bộ điều khiển phản hồi đầu ra theo nguyên lý tách, điều 
khiển chuyển động tàu thủy bám quỹ đạo đặt. ................................................ 62 
Hình 2.10 Quan sát trạng thái trực tiếp từ mô hình liên tục tàu thủy ba bậc tự 
do. .................................................................................................. ... s. Experimental Results with a Supply Vessel. 
Automatica AUT-35(1), pp. 3-16. 
[27] Fossen, T. I, (2000): Nonlinear Passive Control and Observer Design for 
Ship. N0.3 129-184, Modeling, Indentification and Control. 
[28] Fossen T.I (2002): Marine control systems: guidance, navigation and control 
of ships, rigs and underwater vehicles vol. 28, 2002. 
[29] Fossen T. I. (2011): Handbook of marine craft hydrodynamics and motion 
control. John Wiley & Sons. 
[30] Godhavn JM (1996): Nonlinear tracking of underactuated surface vessels. In: 
Proceedings of the 35th IEEE Conference on Decision and Control, pp 975–
980 
[31] Grewal,M.S. and Andrews,A.P. (2001): Kalman filtering: Theory and 
Practice using MatLab. John Wiley & Sons. 
[32] Grune, L. and Pannek, J. (2010): Nonlinear model predictive control. Theory 
and Algorithms. Springer. 
[33] Huibert, K. and Raphael, S. (1972): Linear optimal contrrol systems. Wiley 
Interscience. 
[34] H. Saari1 and E. Khichane, (2013). Robust Rudder Roll Reduction of 
Container Ship, J. Automation & Systems Engineering 7-3 (2013): 94-104 
[35] Jiang ZP (2002): Global tracking control of underactuated ships by 
Lyapunov’s direct method. Automatica 38(1):301–309 
[36] Jin Cheng, Jianqiang Yi, Dongbin Zhao, (2005). Neural Network Based 
Model Reference Adaptive Control for Ship Steering System, International 
Journal of Information Technology, Vol. 11 No. 6 2005. 
 139 
[37] Koshkouei A. J., Zinober A. S., and Burnham K. J. (2004): Adaptive 
sliding mode backstepping control of nonlinear systems with unmatched 
uncertainty, Asian Journal of control, vol. 6, pp. 447-453. 
[38] Kramer,O. (2017): Genetic Algorithm Essentials, Studies in Computational 
Intelligence. Springer International Publishing AG. 
[39] Lefeber E (2000): Tracking control of nonlinear mechanical systems, Ph.D. 
dissertation, Dept. Mech. Eng., Univ. Twente, Twente, The Netherlands, 2000. 
[40] Lefeber E, Pettersen KY (2001): Way-point tracking control of ships, in 
Proc. 40th IEEE Conf. Decision Control, 2001, pp. 940–945. 
[41] Lefeber E, Pettersen KY, Nijmeijer H (2003): Tracking control of an 
underactuated ship. IEEE Trans Control Syst Technol 11(1):52–61. 
[42] Leonessa A., VanZwieten T., and Morel Y. (2006): Neural network model 
reference adaptive control of marine vehicles, in Current trends in nonlinear 
systems and control, ed: Springer, 2006, pp. 421-440. 
[43] Liu,J. (2018): Intelligent Control Design and MatLab Simulation. Springer. 
[44] Moore,K.L. (1993): Iterative learning control for deterministic systems. 
London, Springer Verlag. 
[45] Maciejowski,M.J. (2011): Predictive control with constraints. Prentice Hall. 
[46] Mario E. Serrano, Gustavo J. E. Scaglia, Vicente Mut, Oscar A. Ortiz, 
Mario Jordan (2013): Tracking Trajectory of Underactuated Surface Vessels: 
a Numerical Method Approach, National University of San Juan, Argentine, 
CEAI, Vol.15, No.4 pp. 15-25, 2013. 
[47] Movahhed M, Dadashi S and Danesh M (2011): Adaptive sliding mode 
control for autonomous surface vessel. In: Proceedings of the 2011 IEEE 
International Conference on Mechatronics, Istanbul, Turkey, pp 522–527 
[48] Mohamed Abdelaal, Martin Franzle, Axel Hahn, (2015): Nonlinear Model 
Predictive Control for Tracking of Underactuated Vessels under Input 
Constraints, IEEE European Modelling Symposium, University of Oldenburg, 
Oldenburg, Germany. 
[49] Mikkel Eske Norgaard Sorensen, Morten Breivik and Bjorn-Olav H. 
Eriksen (2017): A Ship Heading and Speed Control Concept Inherently 
Satisfying Actuator Constraints. 
[50] M. J. Mahjoob1 and E.Abbasi, (year). Fuzzy LQR Controller for Heading 
Control of an Unmanned Surface Vessel, Center for Mechatronics and 
 140 
Automation, School of Mechanical Engineering College of engineering, 
University of Tehran Tehran, Iran. 
[51] Nocedal,J. and Wright,S.J. (1996): Numerical Optimization. Springer-New 
York. 
[52] Naveen.s, V.Manikandan (2014): Model Predictive Controller for Ship 
heading control, International Journal of Industrial Electronics and Electrical 
Engineering, ISSN: 2347-6982. 
[53] Oh SR, Sun J (2010): Path following of underactuated marine surface vessels 
using line-of-sight based model predictive control. Ocean Eng 37(2–3):289–
295. 
[54] Phuoc, N.D. (2018): Integrating the receding horizon LQR for nonlinear 
systems into intelligent control scheme. Journal of military science and 
technology. FEE-8/2018, pp.6-16. 
[55] Phuoc, N.D. and Ha, L.T.T (2015): Constrained Output Tracking Control for 
Time-Varying Bilinear Systems via RHC with Infinite Prediction Horizon. 
Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol.31, No.2, pp. 97-106. 
[56] Pettersen KY, Nijmeijer H (2001): Underactuated ship control: theory and 
experiments. Int J Control 74(14):1435–1446. 
[57] Perez, T. and Mogens Blanke, (2002): Mathematical Ship Modeling for 
Control Applications. Technical Report Dept. of Electrical and Computer 
Engineering The University of Newcastle, NSW, 2308, Australia. 
[58] Perez, T. and T. I. Fossen, (2005): Ship Kinetics. Chapter 4, In: ''Ship Motion 
Control: Course Keeping and Roll Stabilisation using Rudder and Fins" (T. 
Perez), Advances in Industrial Control Series, Springer-Verlag, 2005, ISBN 1-
85233. 
[59] Rossiter, J.A. (2005): Model based predictive control. Practical approach. 
CRC Press. 
[60] Ronghui Li, Tieshan Li, Renxiang Bu, Qinling Zheng, and C. L. Philip 
Chen, (2013): Active Disturbance Rejection with Sliding Mode Control Based 
Course and Path Following for Underactuated Ships, Received 23 August 
2013; Accepted 30 September 2013. 
[61] Skjetne R. (2005): The maneuvering problem, 1, NTNU, PhD-thesis. 
 141 
[62] Siramdasu Y, Fahimi F (2012): Incorporating input saturation for 
underactuated surface vessel trajectory tracking control In: 2012 American 
Control Conference, Montre ´al, Canada, pp 6203–6208. 
[63] Shi-Lu Dai, Shude He, Min Wang and Chengzhi Yuan (Member, IEEE) 
(2018): Adaptive Neural Control of Underactuated Surface Vessels With 
Prescribed Performance Guarantees, IEEE Transactions on neural networks 
and learning systems, All content following this page was uploaded by 
Chengzhi Yuan on 14 November 2018. 
[64] Shi-Lu Dai, Shude He (2018): Adaptive Tracking Control of Underactuated 
Surface Vessels With Model Uncertainties, School of Automation Science and 
Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, 
China. 
[65] Tongwen,C. and Francis,B. (1995): Optimal sampled data control systems. 
London: Springer-Verlag. 
[66] Wenjiang LIU, Qingmei SUI, Hairong XIAO, Fengyu ZHOU, (2011). 
Sliding Backstepping Control for Ship Course with Nonlinear Disturbance 
Observer, Journal of Information & Computational Science 8: 16 (2011) 
3809–3817. 
[67] Werneld E. Ngongi and Jialu Du (2015): Controller Design for Tracking 
Control of an Under-Actuated Surface Ship, International Journal of Computer 
Theory and Engineering, Vol. 7, No. 6, December 2015. 
[68] Xiaogong Lin, Huai Jiang, Jun Nie and Yuzhao Jiao (2018): Adaptive-
sliding-mode trajectory tracking control for underactuated surface vessels 
based on NDO. Proceedings of 2018 IEEE International Conference on 
Mechatronics and Automation August 5.8, Changchun, China, pp.1043-1049. 
[69] Yan Peng, Jianda Han and Qi Song, (2007): Tracking Control of 
Underactuated Surface Ships: Using Unscented Kalman Filter to Estimate the 
Uncertain Parameters, Proceedings of the 2007 IEEE International 
Conference on Mechatronics and Automation August 5 - 8, 2007, Harbin, 
China. 
[70] Yu-lei Liao, Lei Wan, Jia-yuan Zhuang (2011): Backstepping dynamical 
sliding mode control method for the path following of the underactuated 
surface vessel, National Key Laboratory of Science and Technology on 
 142 
Autonomous Underwater Vehicle, Harbin Engineering University, Harbin 
150001, China. 
[71] Yang Yang, Jialu Du, Hongbo Liu, Chen Guo, and Ajith Abraham, 
(2014): A Trajectory Tracking Robust Controller of Surface Vessels With 
Disturbance Uncertainties, IEEE Transactions On Control Systems 
Technology, Vol. 22, NO. 4, July 2014. 
[72] Yong Liu, Renxiang Bu, Xiaori Gao (2018): Ship Trajectory Tracking 
Control Systems Design Based on Sliding Mode Control Algorithm, Polish 
Maritime reseach 3 (99) 2018 Vol. 25; pp. 26-34. 
[73] Zhang Y, Peng P.Y, and Jiang Z.P (2000): Stable neural controller design 
for unknown nonlinear systems using backstepping, IEEE Transactions on 
Neural Networks, vol. 11, pp. 1347-1360. 
[74] Zilouchian, A. and Jamshidi, M. (ed. 2001): Intelligent control systems using 
Soft computing methodologies. CRC press. 
[75] Zhiquan Liu (2018), Ship Adaptive Course Keeping Control With Nonlinear 
Disturbance Observer, Digital Object Identifie 10.1109/ACCESS. 
2017.2742001. 
[76] Zewei Zheng, Cheng Jin, Ming Zhu, Kangwen sun (2018): Trajectory 
tracking control for a marine surface vessel with asymmetric saturation 
actuators, Article in Robotics and Autonomous Systems, August 2017. 
 PL-1 
PHỤ LỤC 
1. Lực tác động của nhiễu: Sóng, gió, dòng chảy 
a. Lực và mômen sinh ra do nhiễu loạn của sóng biển: 
Lực và mômen do sóng biển tác động lên bề mặt tàu có thể được mô tả như 
sau: 
  waves waves waves waves 
T
W X Y Z (A.1) 
Trong đó: wave wave waves, , s sX Y Z được đưa ra bởi lý thuyết phi tuyến [28] và 
được biểu diễn như sau: 
waves
1
waves
1
2 2
waves
1
1
2
24
N
i
i
N
i
i
N
i
i
X t gBLTcos S t
Y t gBLTsin S t
N t gBL L B sin S t
 
 
 



 (A.2) 
Trong đó: 
L – chiều dài phần mớn nước của tàu 
B – chiều rộng phần mớn nước của tàu 
T – chiều cao phần mớn nước của tàu 
 – hướng sóng 
iS – độ dốc của sóng. 
g – gia tốc trọng trường 
 – tỷ trọng của nước 
b. Lực và mô men sinh ra do tác động của gió: 
Vectơ lực tổng quát sinh ra do tác động của gió được coi như sau: 
  wind wind wind wind 
T
W X Y Z 
Véc tơ lực wind wind wind, , X Y Z được cho bởi công thức (A.3), [24] 
 PL-2 
2
wind
2
wind
2
wind
1
2
1
2
1
2
X r a r T
Y r a r L
N r a r L
X C V A
Y C V A
N C V A L
 
 
 
 (A.3) 
Trong đó: 
 ,X YC C – hệ số lực, NC – hệ số mômen, a – mật độ không khí (Kg/m
3
), 
TA – diện tích mặt ngang (m
2
), LA – diện tích mặt bên (m
2
), L – chiều dài tàu 
(m). Và r là góc của hướng gió so với hướng mũi tàu, rV – là tốc độ gió. 
2. Bảng thông số tàu sử dụng mô phỏng và thực nghiệm 
Bảng PL1. Giá trị các thông số, hệ số trong mô hình tàu sử dụng mô phỏng [21]. 
Thông số Giá trị Thông số Giá trị 
Chiều dài tàu 32m 
Khối lượng 3118x10 Kg 
Bán kính lượn vòng tối thiểu của tàu 150m 
Lực trượt dọc tối đa chân vịt của tàu 
có thể tạo ra maxu 
95,2x10 ( )N 
Mômen quay trở tối đa bánh lái của 
tàu có thể tạo ra maxr 
88.5x10 ( .m)N 
11m 3120x10 (Kg) 11 ( 2)n ud 2 143x10 (Kgm ) 
22m 3177.9x10 (Kg) 11 ( 3)n ud 2 221.5x10 (Kgm ) 
33m 5 2636x10 (Kgm ) 11 ( 2)n vd 3 123.4x10 (Kgm ) 
11d 2 1215x10 (Kgs ) 11 ( 3)n vd 3 211.7x10 (Kgm ) 
22d 3 1177x10 (Kgs ) 11 ( 2)n rd 4 2160.4x10 (Kgm ) 
33d 4 2 1802x10 (Kgm s ) 11 ( 3)n rd 4 280.2x10 (Kgm s) 
, , 0, 3ui vi rid d d i  
 PL-3 
3. Mô hình mô phỏng các bộ điều khiển MPC đề xuất 
Hình PL3.1 Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển MPC-S (mô hình xác định) 
Hình PL3.2 Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển MPC-O-QSTT (mô hình xác định) 
Hình PL3.3 Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển DMPC-S (mô hình bất định) 
 PL-4 
Hình PL3.4 Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển DMPC-O-QSTT (mô hình bất định) 
4. Thƣ viện mô phỏng thiết bị Hàng hải MSS-GNC 
Các thư viện ứng dụng điều khiển chuyển động tàu trong MSS-GNC 
Thư viện mô hình tàu (Model vessel): thư viện này bao gồm các loại mô hình 
tàu được xây dựng sẵn như: tàu hàng, tàu dịch vụ, kho nổiHình PL4.1. Các mô 
hình tàu này thể hiện đầy đủ những tính chất động học, bản chất vật lý của từng loại 
tàu. Với mỗi loại tàu cho phép cài đặt đầy đủ các thông số của một đối tượng tàu cụ 
thể. 
Hình PL4.1 Thư viện các loại mô hình tàu trong MSS-GNC Toolbox 
 PL-5 
Thư viện cơ cấu chấp hành (Model control surface): thư viện này bao gồm các 
loại mô hình cơ cấu thực hiện được xây dựng sẵn như: mô hình chân vịt, mô hình 
bánh láiHình PL4.2. 
Hình PL4.2 Thư viện cơ cấu chấp hành trong MSS-GNC Toolbox 
Thư viện thiết bị dẫn đường (Navigation): thư viện này bao gồm các loại mô 
hình thiết bị dẫn đường được xây dựng sẵn như GPS, la bànHình PL4.3. 
Hình PL4.3 Thư viện thiết bị đo, quan sát tín hiệu hàng hải trong MSS-GNC 
Thư viện mô tả nhiễu loạn môi trường (Environment): thư viện này bao gồm 
các loại mô hình sóng, gió, dòng chảyHình PL4.4. Trong đó cho phép cài đặt các 
loại nhiễu loạn với mức độ khác nhau như cấp sóng, hướng gió, vận tốc dòng 
chảy 
 PL-6 
Hình PL4.4 Thư viện các loại nhiễu loạn môi trường trong MSS-GNC Toolbox 
5. Code khai báo, giao tiếp Card Arduino với Matlab – Simulink trên máy tính 
thông qua thƣ viện Arduino I/O library 
>> COM 1= arduino1 % Connect PC1 (Controlller) 
Updating server code on board Mega due (COM1). 
ans = 
 arduino with properties: 
 Port: 'COM1' 
 Board: 'Megadue' 
 AvailablePins: {'D2-D53', 'A0-A15'} % Output A0, A1 
 Libraries: {'I2C', 'Servo', 'SPI'} 
>> COM 1= arduino due 2 % Connect PC2 (Vessel) 
Updating server code on board Mega due (COM2). 
ans = arduino with properties: 
 Port: 'COM1' 
 Board: 'Megadue' 
 AvailablePins: {'D2-D53', 'A0-A15'} % Input D4, D5 
 Libraries: {'I2C', 'Servo', 'SPI'} 
 Code khai báo chuyển đổi tín hiệu NMEA 0183 và truyền qua cổng COM3 
 PL-7 
Cấu hình cổng COM2-Arduino 2 (USART1) giao diện với GPS, Gyro 
Compass qua giao thức NMEA0183 
USART1 initialization 
Communication Parameters: 8 Data, 1 Stop, No Parity 
USART1 Receiver: On 
USART1 Transmitter: On 
USART1 Mode: Asynchronous 
USART1 Baud rate: 4800 or 38400 
UCSR1A=0x00; 
UCSR1B=0xD8; 
UCSR1C=0x86; 
UBRR1H=0x00; 
if (PINC.0) //The switch for transfer between 4800 and 38400 Baud rate 
{ 
UBRR1L=0x8F; //8F cho 4800 
} 
else 
{ 
UBRR1L=0x11; //11 cho 38400 
} 
Cấu hình cổng COM3- Arduino (USART2) giao diện với Modbus RS485 (PC) 
USART0 initialization 
Communication Parameters: 8 Data, 1 Stop, No Parity 
USART0 Receiver: On 
USART0 Transmitter: On 
USART0 Mode: Asynchronous 
USART0 Baud rate: 115200 
UCSR0A=0x00; 
UCSR0B=0x18; 
UCSR0C=0x86; 
UBRR0H=0x00; 
UBRR0L=0x05; 
 PL-8 
6. Một số hình kết quả nghiệm mô hình vật lý tại phòng thí nghiệm khi chạy 
Real Time 
a) Hình ảnh đối tượng tàu trên MSS-
GNC với các đặc tính khi chạy Real time 
 b) Hình ảnh bộ điều khiển MPC với 
các đặc tính khi chạy Real time 
 c) Hình ảnh đặc tính điều khiển trên bộ 
đo Oscilloscope khi chạy Real time 
d) Hình ảnh Card Arduino Due khi 
chạy Real time 
e) Hình ảnh hệ thống thực nghiệm HIL khi chạy Real time 
Hình PL6.1 Hình ảnh mô hình thực nghiệm cùng kết quả các đặc tính thu được khi 
chạy Real time